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PolarDB | PostgreSQL 高并发队列处理业务的数据库性能优化实践
在电商业务中可能涉及这样的场景, 由于有上下游关系的存在, 1、用户下单后, 上下游厂商会在自己系统中生成一笔订单记录并反馈给对方, 2、在收到反馈订单后, 本地会先缓存反馈的订单记录队列, 3、然后后台再从缓存取出订单并进行处理.
如果是高并发的处理, 因为大家都按一个顺序获取, 容易产生热点, 可能遇到取出队列遇到锁冲突瓶颈、IO扫描浪费、CPU计算浪费的瓶颈. 以及在清除已处理订单后, 索引版本未及时清理导致的回表版本判断带来的IO浪费和CPU运算浪费瓶颈等.
本文将给出“队列处理业务的数据库性能优化”优化方法和demo演示. 性能提升10到20倍.
得物 ZooKeeper SLA 也可以 99.99%丨最佳实践
在本文中，作者探讨了ZooKeeper（ZK）的一个内存占用问题，特别是当有大量的Watcher和ZNode时，导致的内存消耗。
API 测试是什么？如何进行 API 测试？
在互联网时代，API已成为软件间交互的关键。API测试验证API是否按预期工作，通过检查响应来确保其正确性、可靠性和安全性。与UI测试不同，API测试聚焦底层功能，有助于早期发现并修复缺陷。它能验证软件质量、加速开发周期、促进微服务架构并支持持续集成/交付。常见的测试类型包括单元测试、功能测试、集成测试、性能测试、安全测试及回归测试。使用自动化工具如Apifox能提高测试效率，支持可视化编排、零代码配置流程条件、生成详细测试报告及快速性能测试，从而确保API质量并提升用户体验。
JVM知识体系学习七：了解JVM常用命令行参数、GC日志详解、调优三大方面（JVM规划和预调优、优化JVM环境、JVM运行出现的各种问题）、Arthas
这篇文章全面介绍了JVM的命令行参数、GC日志分析以及性能调优的各个方面，包括监控工具使用和实际案例分析。
基于DeepSeek的具身智能高校实训解决方案——从DeepSeek+机器人到通用具身智能
本实训方案围绕「多模态输入 -> 感知与理解 -> 行动执行 -> 反馈学习」的闭环过程展开。通过多模态数据的融合（包括听觉、视觉、触觉等），并结合DeepSeek模型和深度学习算法，方案实现了对自然语言指令的理解、物体识别和抓取、路径规划以及任务执行的完整流程。
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